基于深度学习网络PSP-NET的前列腺MR图像的分割

范嵩; 冯前进

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基于深度学习网络PSP-NET的前列腺MR图像的分割

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为了提高前列腺磁共振图像分割的准确性,文中提出一种新的基于金字塔场景解析网络(PSP-NET)的深度卷积神经网络分割方法.先将三维前列腺磁共振图像经相应的转换工具包得到二维图像切片,然后将二维图像的切片输入基于PSP-NET神经网络进行训练.为了训练网络,从临床科室抽取50个病人的三维前列腺磁共振图像,共5000张图像切片,其中4000张切片用来训练,1000张切片用来测试.实验结果表明,对其中1000个对象的识别,分割精度达到91.3％,此分割算法与已经提出的算法相比,图像分割精度明显提高,分割用时更少,能够更好地应用于临床诊断.

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来源
《现代电子技术》 |2019年第12期|148-151155|共5页
作者
范嵩; 冯前进;
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作者单位

南方医科大学生物医学工程学院;

广东广州 510515;

南方医科大学生物医学工程学院;

广东广州 510515;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类设计与性能分析;
关键词
磁共振成像; 前列腺图像分割; 网络训练; 深度学习; PSP-NET; 临床诊断;

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